Apple kondigt de M1 voor Macs aan: 5nm-proces, meer dan 2x CPU- en GPU-prestaties en veel uitgebreide machine learning-applicaties

Eerder dit jaar kondigde Apple aan dat het zou overstappen van de traditionele Intel-chips naar een op maat gemaakte Apple Silicon. Tegenwoordig hoeven we de chipset niet meer als zodanig te noemen. Vandaag markeerde Apple de lancering van zijn eerste interne chipset, gebaseerd op een ARM-proces. De Apple M1 werd vandaag op het november-evenement aangekondigd en is daarmee het grote hoogtepunt van het hele programma. Er zijn veel functies om uit het hele evenement te halen en we zullen proberen ze allemaal in het artikel op te nemen.

5nm-proces

Apple kondigt de M1 voor Macs aan: 5nm-proces, meer dan 2x CPU- en GPU-prestaties en veel uitgebreide machine learning-applicaties

Sinds de lancering van de iPhone 12 pocht het bedrijf zijn allereerste 5nm-proces. Dit werd vrij zeker dat het bedrijf het ook naar de laptop-chipset zou brengen. Omdat het een mobiele processor is, aarzelde Apple niet om zijn M1-chip naar voren te schuiven als de eerste chipset voor een mobiele computer die gebaseerd is op een 5nm-proces. Dit betekent dat het zeker meer vermogen zou leveren en minder energie zou verbruiken, met een goede verhouding.

Ontwerp en binnenkant

Apple kondigt de M1 voor Macs aan: 5nm-proces, meer dan 2x CPU- en GPU-prestaties en veel uitgebreide machine learning-applicaties

In plaats van te gaan voor een traditionele stijl waarbij de CPU, GPU en geheugeneenheden gescheiden zijn, groepeert de M1-chip deze allemaal in één vormfactor. Dat scheelt ruimte, maar roept de vraag op of het wel makkelijk is om het ding te koelen. Ze doen het in hun mobiele telefoons, maar kunnen de zware prestaties van een laptop aan. De chipset heeft ook de T2-chips, daar ook in gepropt. Ze beweren dit te hebben gedaan omdat zowel de GPU als de CPU geheugen uit dezelfde DRAM's zouden halen. De CPU's zijn 8-core met 4 high-performance cores die full-throttle prestaties leveren en 4 high-efficiency cores. Deze zouden voldoende prestaties leveren, maar met een fractie van het stroomverbruik. Deze zouden uiteraard de meeste alledaagse taken of eenvoudig surfen op het web afhandelen.

CPU- en GPU-prestaties

Eerder dit jaar kondigde Apple aan dat het zou overstappen van de traditionele Intel-chips naar een op maat gemaakte Apple Silicon. Vandaag hoeven we niet

Toen Apple de Apple Silicon aankondigde, was het belangrijkste idee erachter om maximale prestaties te garanderen met een minimale hoeveelheid stroom. Deze keer, in hun aankondiging tenminste, was de focus van het bedrijf precies dit. Ze beweren meteen dat de Apple Silicon of de M1-chip 3,5 keer zo snel zou zijn als een vergelijkbare pc. Het zou dit doen terwijl het slechts ongeveer 25 procent van de stroom verbruikt. Apple beweert dat dit een prestatiewinst van ongeveer 3 keer laat zien. Dit zou aanzienlijk zijn omdat we deze prestaties tegen een lagere prijs zouden zien. Om nog maar te zwijgen, Apple liet zien hoe app-integratie hen zou helpen om apps beter op de M1-chip te laten draaien in vergelijking met de reguliere die we in het verleden hebben gezien.

prestatie, chips, chip, huis, chipset, hoogtepunt, tentire, mobiel, tfirst, proces, gaan, hoog, cent, claims, tijden

Wat betreft de GPU-kant van de dingen. Apple beweert dat dit de snelste en meest geavanceerde geïntegreerde GPU ooit zou zijn. Het zou 2 keer zo goed presteren als de concurrentie, maar door slechts 33 procent van het benodigde vermogen te gebruiken. Bovendien verklaarde het evenement dat dit tot ongeveer 2,9 teraflops aan grafische kracht zou kunnen leveren. Het is belangrijk gezien de chipset en de vormfactor waaruit het zou komen.

Machinaal leren

Apple kondigt de M1 voor Macs aan: 5nm-proces, meer dan 2x CPU- en GPU-prestaties en veel uitgebreide machine learning-applicaties

Het hele punt van een aangepaste chipset en een intern proces was dat het Apple zijn systeem beter zou laten integreren. Dit is wat het bedrijf ook doet in zijn iPhones. Gezien de prestaties die we hebben gezien van normale componenten in Apple-apparaten zoals iPhones en iPads, lijkt dit geen slecht idee. Apple zou Machine Learning in zoveel toepassingen gebruiken. De M1-chip zou ongeveer 15 keer sneller zijn bij ML-processen. Hierdoor zou de chipset ongeveer 11 biljoen bewerkingen per seconde kunnen uitvoeren. Apple gaat dit gebruiken om de levensduur van de batterij te verbeteren, wat serieuze winst heeft geboekt in beide aangekondigde MacBooks. Bovendien zou dit in de camera worden gebruikt om een ​​beter resultaat in gezichtstijd te geven. Apps zoals Final Cut zouden hier ook van profiteren. Mensen zouden voor het eerst 8K onbewerkte beelden kunnen afspelen op MacBook Pro 13 zonder dat er frames worden overgeslagen. Als dit waar is, zou dit zeker een enorme prestatiewinst zijn. Toch een slimme.

Facebook Twitter Google Plus Pinterest